import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 从本地文件系统加载数据集
file_path = "C:\\Users\\牧风大猩\\Desktop\\llms_-python-master\\03\\03 Code\\apple_stock_data.csv"
df = pd.read_csv(file_path)

# 打印数据集的前5行
print(df.head())

# 使用matplotlib可视化企鹅种类的分布
# 注意：这里假设你的数据集中有一个名为'Species'的列来表示企鹅的种类
# 如果你的数据集没有这个列，请根据实际情况修改
sns.countplot(x='Species', data=df)
plt.show()

# 使用箱线图可视化不同种类企鹅的FlipperLength、CulmenLength和CulmenDepth的分布
# 注意：这里假设你的数据集中有这些列
sns.boxplot(data=df, x='Species', y='FlipperLength')
plt.show()
sns.boxplot(data=df, x='Species', y='CulmenLength')
plt.show()
sns.boxplot(data=df, x='Species', y='CulmenDepth')
plt.show()

# 显示缺失值的行
print(df[df.isnull().any(axis=1)])

# 删除缺失值的行
df = df.dropna()

# 准备训练数据
# 1. 分割特征和标签
# 特征是CulmenLength、CulmenDepth、FlipperLength
# 标签是Species
# 注意：这里假设你的数据集中有这些列
X = df[['CulmenLength', 'CulmenDepth', 'FlipperLength']]
y = df['Species']

# 2. 将数据分割为训练集和测试集，保留30%的数据用于测试
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 训练逻辑回归模型
# 1. 创建一个多类别逻辑回归模型
model = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs')

# 2. 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
# 1. 预测测试集的标签
y_pred = model.predict(X_test)

# 2. 计算模型的准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Model accuracy: {accuracy:.2f}')